Highcharts ব্যবহার করার সময় বড় ডেটাসেট বা জটিল চার্টের পারফরম্যান্স প্রভাবিত হতে পারে। বিশেষ করে, যখন আপনি ডাইনামিক ডেটা লোড বা রিয়েল-টাইম আপডেট করেন, তখন চার্টের পারফরম্যান্স গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। তবে কিছু নির্দিষ্ট কৌশল এবং অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি অবলম্বন করে Highcharts চার্টের পারফরম্যান্স উন্নত করা সম্ভব।

এখানে কিছু কার্যকর Performance অপ্টিমাইজেশন কৌশল আলোচনা করা হলো যা আপনাকে Highcharts চার্টের কার্যক্ষমতা বৃদ্ধি করতে সাহায্য করবে।

1. ডেটা কম্প্রেশন (Data Compression)

বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সময়, ডেটা কম্প্রেশন একটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল। Highcharts এ dataGrouping ফিচারটি ব্যবহার করে আপনি ডেটাকে গ্রুপ করতে পারেন, যা চার্টের পারফরম্যান্সে উন্নতি ঘটায়।

• ডেটা গ্রুপিং ব্যবহার করা:

  Highcharts.chart('container', {
    chart: {
      type: 'line'
    },
    series: [{
      data: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
      dataGrouping: {
        approximation: 'average',  // Aggregating the data
        enabled: true,
        groupPixelWidth: 10
      }
    }]
  });
  

  এখানে, dataGrouping ব্যবহার করে ডেটা কম্প্রেশন করা হয়েছে, যাতে বড় ডেটাসেটের ক্ষেত্রে লোডিং এবং রেন্ডারিং দ্রুত হয়।

2. Lazy Loading

যখন আপনার চার্টে খুব বড় ডেটাসেট থাকে, তখন পুরো ডেটাসেট একসাথে লোড না করে lazy loading ব্যবহার করা ভালো। এতে করে চার্ট প্রথমে দ্রুত লোড হবে এবং পরবর্তী ডেটা প্রয়োজন অনুসারে লোড হবে।

• Lazy Loading কনফিগারেশন:

  Highcharts.chart('container', {
    chart: {
      type: 'line'
    },
    series: [{
      data: (function() {
        var data = [];
        for (var i = 0; i < 1000; i++) {
          data.push([i, Math.random() * 100]);
        }
        return data;
      })()
    }]
  });
  

  এখানে, শুধুমাত্র প্রাথমিক ডেটা লোড করা হচ্ছে, এবং বাকি ডেটা lazy loading পদ্ধতিতে প্রয়োজনের সময় লোড হবে।

3. Data Points Optimization (ডেটা পয়েন্ট অপ্টিমাইজেশন)

Highcharts এ অনেক ডেটা পয়েন্ট হলে, সেগুলিকে সমানভাবে অঙ্কন করতে পারা পারফরম্যান্সের জন্য ক্ষতিকর হতে পারে। এতে কিছু ডেটা পয়েন্ট বাদ দেওয়া বা কম সংখ্যক পয়েন্টে সীমাবদ্ধ করা দরকার।

• ডেটা পয়েন্ট সংখ্যা সীমিত করা:

  Highcharts.chart('container', {
    chart: {
      type: 'line'
    },
    series: [{
      data: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
      turboThreshold: 1000 // Limit the number of data points for optimization
    }]
  });
  

  turboThreshold ব্যবহার করলে Highcharts খুব বড় ডেটাসেটের ক্ষেত্রে তার পরিমাণ কমিয়ে কাজ করে, যা পারফরম্যান্স উন্নত করে।

4. Efficient Chart Rendering

চার্টের রেন্ডারিং এবং আপডেটের জন্য Highcharts বেশ কিছু অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি সরবরাহ করে। renderTo পদ্ধতিটি ব্যবহার করে আপনি চার্টের জন্য উপযুক্ত HTML এলিমেন্ট নির্ধারণ করতে পারেন। এটি আরও দ্রুত রেন্ডারিং সক্ষম করে।

• renderTo কনফিগারেশন:

  Highcharts.chart({
    chart: {
      renderTo: 'chart-container',  // Rendering to a specific container
      type: 'line'
    },
    series: [{
      data: [10, 20, 30, 40, 50]
    }]
  });
  

  এতে করে Highcharts নির্দিষ্ট কন্টেইনারে চার্ট রেন্ডার করবে এবং প্রয়োজনীয় জায়গাতেই চার্ট প্রদর্শিত হবে।

5. Use of SVGs and Canvas for Large Data Sets

Highcharts সাধারণত SVG (Scalable Vector Graphics) ব্যবহার করে, তবে অনেক ডেটা পয়েন্টের ক্ষেত্রে canvas ব্যবহার করা দ্রুত হতে পারে।

• Canvas ব্যবহার করা:

  Highcharts.chart('container', {
    chart: {
      renderTo: 'container',
      type: 'line',
      backgroundColor: 'transparent'
    },
    series: [{
      data: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
      useHTML: true  // Uses canvas for rendering large datasets
    }]
  });
  

  Highcharts অনেক ডেটা পয়েন্টে canvas ব্যবহার করে পারফরম্যান্স উন্নত করতে পারে, বিশেষ করে যখন বড় ডেটাসেট থাকে।

6. Simplify the Chart

চার্টের অনেক বেশি কাস্টমাইজেশন পারফরম্যান্সের জন্য ক্ষতিকর হতে পারে। অতিরিক্ত কাস্টম স্টাইল, অ্যানিমেশন, বা টুলটিপ স্টাইল কমিয়ে ফেললে পারফরম্যান্সের উন্নতি হতে পারে।

• কমপ্লেক্স কাস্টমাইজেশন বাদ দেওয়া:

  Highcharts.chart('container', {
    chart: {
      type: 'line'
    },
    title: {
      text: 'Simplified Chart'
    },
    tooltip: {
      enabled: false  // Disabling tooltips for better performance
    },
    series: [{
      data: [1, 2, 3, 4, 5]
    }]
  });
  

  এখানে tooltip এবং অন্যান্য ফিচার বাদ দেওয়া হয়েছে, যা পারফরম্যান্স উন্নত করতে সাহায্য করে।

7. Optimizing Redraws

প্রতি রেড্র হিসেবে চার্ট রেন্ডার হয়, এবং এই রেন্ডারিং প্রক্রিয়া পারফরম্যান্সকে প্রভাবিত করতে পারে। Highcharts এ setData এবং redraw অপশন ব্যবহার করে আপনি ডেটা এবং চার্টের রেড্র এবং রিফ্রেশ কন্ট্রোল করতে পারেন।

• Redraw Optimization:

  var chart = Highcharts.chart('container', {
    chart: {
      type: 'line'
    },
    series: [{
      data: [1, 2, 3, 4, 5]
    }]
  });
  
  chart.series[0].setData([6, 7, 8, 9, 10], false); // Optimized update without redraw
  chart.redraw(); // Trigger redraw explicitly
  

  এখানে, setData ফাংশনে false প্যারামিটার ব্যবহার করে ডেটা আপডেট করা হয়েছে, যাতে পুনরায় রেন্ডার না হয়, এবং পরবর্তীতে redraw কল করা হয়েছে।

সারাংশ

Highcharts চার্টের পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশন বড় ডেটাসেটের জন্য খুবই গুরুত্বপূর্ণ। Lazy Loading, Data Compression, Data Point Limiting, Efficient Rendering, এবং Canvas Rendering এর মতো কৌশল ব্যবহার করে আপনি চার্টের লোডিং টাইম কমাতে পারেন এবং অ্যাপ্লিকেশনের পারফরম্যান্স বৃদ্ধি করতে পারেন। এই কৌশলগুলো ব্যবহার করলে আপনার Highcharts অ্যাপ্লিকেশন আরও দ্রুত এবং কার্যকরী হবে, বিশেষ করে যখন আপনার চার্টে অনেক ডেটা বা জটিল কনফিগারেশন থাকে।

Highcharts একটি শক্তিশালী ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল হলেও, যখন ডেটাসেট বড় হতে থাকে বা অনেক সিরিজ/পয়েন্ট থাকে, তখন চার্টের পারফরম্যান্সে প্রভাব ফেলতে পারে। তবে কিছু টেকনিক ব্যবহার করে Highcharts এর পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজ করা সম্ভব, যা চার্টের রেন্ডারিং সময় কমিয়ে এবং অ্যাপ্লিকেশনকে আরও দ্রুততর ও প্রতিক্রিয়াশীল করে তোলে।

এখানে Highcharts এর পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশন করার জন্য কিছু গুরুত্বপূর্ণ টেকনিক দেওয়া হলো:

1. ডেটা কম্প্রেশন এবং কম্প্যাক্ট ফরম্যাট ব্যবহার

Highcharts অনেক ডেটা পয়েন্ট সাপোর্ট করে, তবে যখন বড় ডেটাসেট থাকে তখন সার্বিক পারফরম্যান্স কমে যেতে পারে। ডেটা কম্প্রেশন করে পারফরম্যান্স বাড়ানো সম্ভব।

• dataGrouping ব্যবহার করা: Highcharts এ dataGrouping ফিচার ব্যবহার করে ডেটাকে গ্রুপ করা যেতে পারে যাতে চার্টে প্রদর্শিত পয়েন্টের সংখ্যা কমে যায়।

  উদাহরণ:

  series: [{
    name: 'Sales',
    data: [1, 3, 2, 4, 5, 6, 7, 8],
    dataGrouping: {
      approximation: 'average', // ডেটার গড় মান নিয়ে গ্রুপিং
      enabled: true,
      groupPixelWidth: 20  // পয়েন্টের গাঢ়তা বা কম্প্রেশন
    }
  }]
  

এই পদ্ধতি দিয়ে আপনি বড় ডেটাসেট থেকে নির্দিষ্ট পরিমাণ ডেটা পয়েন্টের গড় বা অন্য কোনো মাপ নিয়ে গ্রুপিং করতে পারেন।

2. boost মডিউল ব্যবহার করা

Highcharts এ যখন অনেক ডেটা পয়েন্ট থাকে, তখন পারফরম্যান্সের জন্য Boost Module ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি বড় ডেটাসেট রেন্ডার করার সময় GPU (গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট) এর সাহায্যে চার্টের রেন্ডারিং অপ্টিমাইজ করে। এই মডিউলটি সেকেন্ডের মধ্যে লাখো ডেটা পয়েন্ট রেন্ডার করতে সাহায্য করে।

• Boost Module ব্যবহার:

  প্রথমে Boost মডিউলটি আপনার প্রজেক্টে অন্তর্ভুক্ত করুন:

  <script src="https://code.highcharts.com/modules/boost.js"></script>
  

  তারপর, Boost মডিউলটি ব্যবহার করতে, সিরিজে boostThreshold সেট করতে হবে:

  series: [{
    name: 'Sales',
    data: generateLargeDataSet(), // বড় ডেটাসেট
    boostThreshold: 1000  // এখানে 1000 পয়েন্টের বেশি হলে Boost সক্রিয় হবে
  }]
  

boostThreshold নির্ধারণ করবে, কোন ডেটাসেট সাইজের পর Boost সক্রিয় হবে।

3. turboThreshold সেট করা

Highcharts এ turboThreshold প্যারামিটারটি খুবই গুরুত্বপূর্ণ যখন অনেক ডেটা পয়েন্ট থাকে। এর মাধ্যমে আপনি চার্টের জন্য কত পয়েন্ট একসাথে প্রক্রিয়া করা হবে তা নির্ধারণ করতে পারেন। যখন ডেটাসেট অনেক বড় হয়, তখন turboThreshold এর মান বাড়ানো হয় যাতে Highcharts শুধু প্রাসঙ্গিক ডেটা পয়েন্টগুলিই রেন্ডার করে।

• turboThreshold ব্যবহার করা:

  series: [{
    name: 'Sales',
    data: generateLargeDataSet(),  // বড় ডেটাসেট
    turboThreshold: 5000  // 5000 পয়েন্টের বেশি হলে Turbo Mode সক্রিয় হবে
  }]
  

এটি সাধারণত লাখো ডেটা পয়েন্ট রেন্ডার করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

4. enableMouseTracking বন্ধ করা

Highcharts এ mouseTracking ব্যবহারকারীর মাউস পয়েন্টের উপর মুভ করার সময় অতিরিক্ত ইনফরমেশন প্রদর্শন করে (যেমন টুলটিপ)। তবে অনেক ডেটা পয়েন্ট হলে এটি পারফরম্যান্সে প্রভাব ফেলতে পারে। যদি আপনি টুলটিপ বা মাউস ট্র্যাকিং অপ্রয়োজনীয় মনে করেন, তাহলে এটি বন্ধ করে পারফরম্যান্স বাড়ানো যেতে পারে।

• enableMouseTracking বন্ধ করা:

  series: [{
    name: 'Sales',
    data: generateLargeDataSet(),
    enableMouseTracking: false  // মাউস ট্র্যাকিং বন্ধ করা
  }]
  

এই ফিচারটি টুলটিপ এবং অন্যান্য মাউস ইভেন্ট থেকে পরিহার করে, যার ফলে রেন্ডারিং দ্রুত হয়।

5. animation বন্ধ করা

Highcharts এ অ্যানিমেশন প্রয়োগ করা হয় যখন নতুন ডেটা লোড করা হয় বা চার্ট রেন্ডার করা হয়। তবে অ্যানিমেশন বড় ডেটাসেটে রেন্ডারিং সময় বাড়িয়ে দিতে পারে। আপনি যদি অ্যানিমেশন প্রয়োজন না মনে করেন, তবে এটি বন্ধ করতে পারেন।

• animation বন্ধ করা:

  chart: {
    animation: false  // অ্যানিমেশন বন্ধ করা
  }
  

এটি ডেটা রেন্ডারিংকে দ্রুত করে।

6. spline এবং অন্যান্য সিরিজ টাইপ পরিবর্তন করা

যখন খুব বড় ডেটাসেট থাকে, তখন spline বা line টাইপের চার্টের পরিবর্তে scatter বা column টাইপের চার্ট ব্যবহার করলে পারফরম্যান্স উন্নত হতে পারে। বিশেষ করে যখন লাইন চার্টে অনেক পয়েন্ট থাকে, তখন তা রেন্ডার করতে বেশি সময় নেয়।

• spline এর পরিবর্তে line ব্যবহার:

  series: [{
    type: 'line',  // Spline এর পরিবর্তে Line টাইপ
    data: generateLargeDataSet()
  }]
  

এটি চার্টের পারফরম্যান্স বাড়াতে সাহায্য করে, কারণ spline এর জন্য Highcharts অনেক বেশি ডেটা পয়েন্ট রেন্ডার করতে হয়।

7. redraw কন্ট্রোল করা

Highcharts এ redraw ফাংশনটি চার্ট রেন্ডারিং প্রক্রিয়ায় পরিবর্তন আনতে ব্যবহৃত হয়। খুব বড় ডেটাসেটে, প্রতিটি পরিবর্তনের পর চার্ট পুনরায় রেন্ডার করা পারফরম্যান্সকে প্রভাবিত করতে পারে। আপনি redraw কার্যকলাপ কন্ট্রোল করতে পারেন।

• redraw বন্ধ করা:

  chart: {
    events: {
      load: function () {
        this.series[0].setData(generateLargeDataSet(), false);  // redraw false
        this.redraw();
      }
    }
  }
  

এটি চার্টের পুনরায় রেন্ডারিংয়ের সময় নিয়ন্ত্রণ করে, যা পারফরম্যান্সে উন্নতি সাধন করে।

সারাংশ

Highcharts এর পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশন টেকনিকগুলো ব্যবহার করে আপনি ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন রেন্ডারিং সময় কমাতে পারেন এবং বড় ডেটাসেট বা অনেক সিরিজ/পয়েন্টের সাথে কাজ করা সহজ করতে পারেন। Boost Module, turboThreshold, dataGrouping, animation নিষ্ক্রিয় করা, এবং অন্যান্য টেকনিকগুলি ব্যবহার করে আপনি আপনার অ্যাপ্লিকেশনটির পারফরম্যান্স বৃদ্ধি করতে পারবেন।

Highcharts একটি শক্তিশালী লাইব্রেরি, যা বিভিন্ন ধরনের চার্ট তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। তবে যখন বড় ডেটাসেট ব্যবহার করা হয়, তখন কিছু পারফরম্যান্স সমস্যা তৈরি হতে পারে, যেমন চার্ট স্লো হয়ে যাওয়া বা ব্রাউজারে লোডিং সমস্যা। কিন্তু Highcharts বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করতে সক্ষম, যদি সঠিক পদ্ধতি এবং অপ্টিমাইজেশন ব্যবহার করা হয়।

নিচে কিছু টিপস এবং কৌশল দেওয়া হলো যা আপনি বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সময় Highcharts এ পারফরম্যান্স উন্নত করতে ব্যবহার করতে পারেন।

1. Data Series Lazy Loading (ডেটা লেজি লোডিং)

বড় ডেটাসেটের জন্য Lazy Loading ব্যবহার করা যেতে পারে। এতে করে চার্ট শুধুমাত্র দৃশ্যমান ডেটাই লোড করবে এবং স্ক্রল করার সময় বাকি ডেটা লোড হবে। এটি ডেটার লোডিং প্রক্রিয়া দ্রুত করে এবং ব্রাউজারের কর্মক্ষমতা উন্নত করে।

Lazy Loading Example:

Highcharts.chart('container', {
  chart: {
    type: 'line',
    zoomType: 'xy',
    panning: true
  },
  title: {
    text: 'বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ'
  },
  xAxis: {
    categories: (function () {
      var categories = [];
      for (var i = 0; i < 10000; i++) {
        categories.push('Category ' + i);
      }
      return categories;
    }())
  },
  yAxis: {
    title: {
      text: 'Amount'
    }
  },
  series: [{
    name: '2024 সেলস',
    data: (function () {
      var data = [];
      for (var i = 0; i < 10000; i++) {
        data.push(Math.random() * 1000);
      }
      return data;
    }())
  }]
});

এখানে, categories এবং data অ্যারে লেজি লোডিং দ্বারা তৈরি করা হয়েছে, যেখানে ১০,০০০ পয়েন্টের ডেটা ব্যবহার করা হচ্ছে।

2. Highcharts Boost Module ব্যবহার করা

Highcharts এর Boost Module খুবই কার্যকর যখন আপনাকে বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করতে হয়। এটি মূলত WebGL প্রযুক্তি ব্যবহার করে ডেটা রেন্ডারিং করে, যা উচ্চ পারফরম্যান্স প্রদান করে। Boost Module ব্যবহার করার জন্য আপনাকে প্রথমে এটি ইনস্টল এবং কনফিগার করতে হবে।

Boost Module Example:

Highcharts.chart('container', {
  chart: {
    type: 'line',
    boost: {
      useGPUTranslations: true
    }
  },
  title: {
    text: 'Highcharts Boost Module'
  },
  series: [{
    name: '2024 সেলস',
    data: (function () {
      var data = [];
      for (var i = 0; i < 100000; i++) {
        data.push(Math.random() * 1000);
      }
      return data;
    }())
  }]
});

এখানে, boost.useGPUTranslations: true দিয়ে WebGL ব্যবহার করে GPU তে রেন্ডারিং করার কনফিগারেশন দেওয়া হয়েছে, যা ডেটা রেন্ডারিং প্রসেসকে দ্রুত করে।

3. Data Clustering (ডেটা ক্লাস্টারিং)

বড় ডেটাসেটের জন্য ডেটা ক্লাস্টারিং একটি কার্যকর কৌশল। এতে করে অনেক বেশি ডেটা পয়েন্টকে একত্রিত করে কম পয়েন্টের মাধ্যমে উপস্থাপন করা যায়। Highcharts এ turboThreshold অপশন ব্যবহার করে আপনি ডেটা ক্লাস্টারিং করতে পারেন।

Data Clustering Example:

Highcharts.chart('container', {
  chart: {
    type: 'line'
  },
  title: {
    text: 'ডেটা ক্লাস্টারিং উদাহরণ'
  },
  xAxis: {
    categories: ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul']
  },
  yAxis: {
    title: {
      text: 'Amount'
    }
  },
  series: [{
    name: '2024 সেলস',
    turboThreshold: 1000,  // 1000 পয়েন্টের বেশি হলে ক্লাস্টারিং হবে
    data: Array.from({ length: 10000 }, () => Math.random() * 1000)
  }]
});

এখানে, turboThreshold: 1000 এর মাধ্যমে ১০০০ পয়েন্টের বেশি ডেটা ক্লাস্টারিং হবে, যা পারফরম্যান্স উন্নত করবে।

4. Data Sampling (ডেটা স্যাম্পলিং)

ডেটা স্যাম্পলিং একটি কৌশল, যেখানে বড় ডেটাসেট থেকে কিছু নির্বাচিত পয়েন্ট নেওয়া হয়, যাতে চার্টের জন্য কম ডেটা লোড হয়। এটি ব্রাউজারের পারফরম্যান্স উন্নত করতে সহায়ক।

Data Sampling Example:

Highcharts.chart('container', {
  chart: {
    type: 'line'
  },
  title: {
    text: 'ডেটা স্যাম্পলিং উদাহরণ'
  },
  xAxis: {
    categories: ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul']
  },
  yAxis: {
    title: {
      text: 'Amount'
    }
  },
  series: [{
    name: '2024 সেলস',
    data: [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700] // স্যাম্পলড ডেটা
  }]
});

এখানে, ডেটা স্যাম্পলিংয়ের মাধ্যমে মাত্র কিছু পয়েন্ট লোড করা হয়েছে।

5. Data Compression (ডেটা কমপ্রেশন)

Highcharts এ বড় ডেটাসেটের জন্য ডেটা কমপ্রেশন একটি কার্যকর পদ্ধতি হতে পারে। Data compression ব্যবহার করে আপনি ডেটার আকার ছোট করতে পারেন, যার ফলে ডেটা দ্রুত লোড হয় এবং পারফরম্যান্স উন্নত হয়।

সারাংশ

Highcharts বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার জন্য কিছু শক্তিশালী কৌশল প্রদান করে, যেমন Lazy Loading, Boost Module, Data Clustering, Data Sampling, এবং Data Compression। এই কৌশলগুলি আপনার চার্টের পারফরম্যান্স বৃদ্ধি করতে এবং বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার প্রক্রিয়া সহজ করতে সহায়ক। এর মাধ্যমে আপনি দ্রুত, ইন্টারঅ্যাকটিভ এবং কার্যকরী ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে সক্ষম হবেন।

Lazy loading হল একটি প্রযুক্তি যা বড় ডেটা বা অ্যাপ্লিকেশনের অংশগুলিকে শুধু তখনই লোড করে, যখন সেগুলোর প্রয়োজন হয়। এটি অ্যাপ্লিকেশন বা ওয়েবপেজের প্রথম লোড সময় কমিয়ে দেয় এবং পারফরম্যান্স উন্নত করে, কারণ শুধুমাত্র ভিউ বা ডেটা যে অংশগুলো দেখানো হচ্ছে, সেগুলোই লোড করা হয়।

Angular অ্যাপ্লিকেশনে Lazy loading ব্যবহার করে আপনি কম্পোনেন্ট বা মডিউলগুলোকে আলাদা করে লোড করতে পারেন, যাতে শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় মডিউল বা রাউটগুলি লোড হয়।

Angular এ Lazy Loading কিভাবে ব্যবহার করবেন

Angular অ্যাপ্লিকেশনে lazy loading ব্যবহার করতে আপনাকে feature modules তৈরি করতে হবে এবং Angular router দিয়ে সেই মডিউলগুলোকে আলাদা করে লোড করার কনফিগারেশন করতে হবে।

1. Feature Module তৈরি করা

প্রথমত, একটি নতুন feature module তৈরি করতে হবে, যা আপনি lazy load করতে চান।

ng generate module feature-module --route feature --module app.module

এটি feature-module নামে একটি নতুন মডিউল তৈরি করবে এবং সেই মডিউলের জন্য একটি নতুন রাউট কনফিগারেশনও তৈরি করবে।

2. Feature Module এ কম্পোনেন্ট তৈরি করা

এখন, আপনি আপনার feature module এর মধ্যে একটি কম্পোনেন্ট তৈরি করুন।

ng generate component feature-module/feature-component

এটি feature-component নামে একটি নতুন কম্পোনেন্ট তৈরি করবে যা feature-module এর মধ্যে থাকবে।

3. Router Configuration এ Lazy Loading কনফিগারেশন করা

এখন, Angular router এ lazy loading কনফিগারেশন করতে হবে। app-routing.module.ts ফাইলে যেতে হবে এবং সেখানে loadChildren অপশন ব্যবহার করতে হবে।

app-routing.module.ts ফাইলের কোড:

import { NgModule } from '@angular/core';
import { RouterModule, Routes } from '@angular/router';

const routes: Routes = [
  {
    path: 'feature', // এই রাউটটি তখনই লোড হবে যখন URL এ /feature থাকবে
    loadChildren: () => import('./feature-module/feature-module.module').then(m => m.FeatureModule)
  },
  { path: '', redirectTo: '/home', pathMatch: 'full' }
];

@NgModule({
  imports: [RouterModule.forRoot(routes)],
  exports: [RouterModule]
})
export class AppRoutingModule { }

এখানে loadChildren অপশন ব্যবহার করে আমরা feature module এর জন্য lazy loading কনফিগার করেছি। যখন ব্যবহারকারী /feature রাউটে যাবেন, তখন এই মডিউলটি লোড হবে।

4. Feature Module এর Routing Configuration

এখন, feature module এর নিজস্ব রাউট কনফিগারেশন করতে হবে, যাতে সেই মডিউলের কম্পোনেন্টগুলো সঠিকভাবে লোড হয়।

feature-module-routing.module.ts ফাইলের কোড:

import { NgModule } from '@angular/core';
import { RouterModule, Routes } from '@angular/router';
import { FeatureComponent } from './feature-component/feature-component.component';

const routes: Routes = [
  {
    path: '',
    component: FeatureComponent
  }
];

@NgModule({
  imports: [RouterModule.forChild(routes)],
  exports: [RouterModule]
})
export class FeatureModuleRoutingModule { }

এখানে, feature-component কে feature module এর রুট কম্পোনেন্ট হিসেবে কনফিগার করা হয়েছে।

5. Module imports

feature-module.module.ts ফাইলে, FeatureModuleRoutingModule ইমপোর্ট করতে হবে, যাতে রাউটিং কনফিগারেশন কাজ করতে পারে।

import { NgModule } from '@angular/core';
import { CommonModule } from '@angular/common';
import { FeatureComponent } from './feature-component/feature-component.component';
import { FeatureModuleRoutingModule } from './feature-module-routing.module';

@NgModule({
  declarations: [FeatureComponent],
  imports: [
    CommonModule,
    FeatureModuleRoutingModule
  ]
})
export class FeatureModule { }

এখানে, FeatureModuleRoutingModule ইমপোর্ট করা হয়েছে যাতে feature component এর রাউটিং কনফিগারেশন কাজ করতে পারে।

6. Lazy Loading এর সুবিধা

• পারফরম্যান্স বৃদ্ধি: লেজি লোডিং শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় মডিউলগুলো লোড করার মাধ্যমে অ্যাপ্লিকেশনের প্রথম লোড সময় কমায়।
• স্কেলেবিলিটি: অ্যাপ্লিকেশনটি বড় হতে থাকলে, আপনি একে একে মডিউল লোড করে কোডের আকার কমিয়ে রাখতে পারেন।
• ভাল ইউজার এক্সপেরিয়েন্স: অ্যাপ্লিকেশনটি দ্রুত লোড হবে এবং ব্যবহারকারী সেগুলোর মধ্যে দ্রুত নেভিগেট করতে পারবেন।

সারাংশ

Angular এ Lazy Loading ব্যবহার করার মাধ্যমে আপনি অ্যাপ্লিকেশনের পারফরম্যান্স উন্নত করতে পারবেন। এতে অ্যাপ্লিকেশনটি প্রথমে ছোট আকারে লোড হবে এবং পরে প্রয়োজনীয় মডিউলগুলো আলাদাভাবে লোড হবে। এই পদ্ধতিটি বড় অ্যাপ্লিকেশনগুলোর জন্য বিশেষভাবে কার্যকর, যেখানে একাধিক মডিউল বা কম্পোনেন্ট থাকে। Lazy loading এর মাধ্যমে অ্যাপ্লিকেশনের প্রাথমিক লোডিং টাইম কমিয়ে দেয়া যায় এবং ইউজার এক্সপেরিয়েন্স উন্নত করা যায়।

Highcharts এর মতো ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন লাইব্রেরির ব্যবহারকারীদের একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশন। বিশেষ করে বড় ডেটাসেট বা ডায়নামিক ডেটা ব্যবহার করার সময় চার্টের লোডিং স্পিড এবং রেন্ডারিং সময় অনেক গুরুত্বপূর্ণ হয়ে দাঁড়ায়। এখানে কিছু কার্যকরী টিপস দেওয়া হলো যেগুলি Highcharts এর পারফরম্যান্স টিউনিং করতে সহায়ক।

1. ডেটা সাইজ কমানো

Highcharts চার্টে অনেক ডেটা প্রদর্শন করলে তা চার্টের পারফরম্যান্সকে প্রভাবিত করতে পারে। অতিরিক্ত পয়েন্ট বা সিরিজের ডেটা লোড না করার চেষ্টা করুন।

• Data Clustering: আপনি ডেটাকে ক্লাস্টার করে ছোট অংশে ভাগ করতে পারেন, বিশেষ করে টাইম সিরিজ ডেটাতে, যাতে শুধুমাত্র গুরুত্বপূর্ণ পয়েন্ট গুলি প্রদর্শিত হয়।
• Data Reduction: দীর্ঘ সময়ের ডেটাকে সামান্য ফিল্টার করে বা রিডিউস করে উপস্থাপন করা যায়, উদাহরণস্বরূপ, প্রতি ঘন্টায় বা দিনের গড় মান।

উদাহরণ: 1000 পয়েন্টের মধ্যে প্রতিটি দশম পয়েন্ট প্রদর্শন:

data: data.filter((value, index) => index % 10 === 0)

2. ক্যাশিং এবং কম্পাইলড কোড ব্যবহার

Highcharts কিছু অংশ যেমন, চার্টের লেআউট এবং কনফিগারেশন ক্যাশে রাখতে পারে, যাতে একাধিক রেন্ডারিং এ একই কনফিগারেশন বারবার কম্পাইল না হয়।

• Use Highcharts Boost Module: Highcharts Boost Module ব্যবহার করলে 1 মিলিয়ন বা তার বেশি ডেটা পয়েন্টের জন্য পারফরম্যান্স অনেক উন্নত হয়।

Highcharts.getOptions().global.useUTC = false; // UTC সমর্থন বন্ধ করুন

এটি জাভাস্ক্রিপ্ট এ কোডের দ্রুত অ্যাক্সেসের জন্য সুবিধা দেয়।

3. ডেটা পয়েন্ট কমানোর জন্য spline এবং line সিরিজ ব্যবহার করা

Highcharts এর মধ্যে spline বা line সিরিজ ব্যবহার করলে, অনেক ডেটা পয়েন্ট কমিয়ে ভিন্ন ভিন্ন কিউবিক বেজিয়ার (Cubic Bezier) কার্ভ ব্যবহার করে পারফরম্যান্স বাড়ানো যেতে পারে। এতে অনেক ডেটা পয়েন্টে কোন সমস্যা ছাড়াই একটি স্নিগ্ধ রেসপন্স পাওয়া যায়।

series: [{
  type: 'spline', // ডেটার স্নিগ্ধ এবং কম্প্যাক্ট প্রদর্শন
  data: dataPoints
}]

এটি চার্টকে ফ্লুইড এবং কম্প্যাক্ট রাখবে, ফলে দ্রুত লোড হবে।

4. Chart Rendering Optimization: highcharts এর renderer অপশন ব্যবহার

Highcharts এ কিছু সময় SVG রেন্ডারিং করে রেন্ডারিং সময় বৃদ্ধি পায়, বিশেষ করে বড় ডেটাসেট থাকলে। এতে ভালো পারফরম্যান্সের জন্য Canvas রেন্ডারিং ব্যবহার করা যেতে পারে। এছাড়াও, রেন্ডারিংটি WebGL ব্যবহার করেও দ্রুত করা যেতে পারে।

WebGL এবং Canvas রেন্ডারিং সক্ষম করার জন্য:

chart: {
  type: 'scatter',
  renderTo: 'container',
  backgroundColor: 'transparent',
  events: {
    load: function () {
      this.series[0].setData(data); // ডেটা সরবরাহ
    }
  }
}

5. Point Markers হ্রাস করা

Highcharts-এ ডিফল্টরূপে point markers ব্যবহৃত হয়। যদি আপনার চার্টে অনেক ডেটা পয়েন্ট থাকে, তবে এটি পারফরম্যান্সে প্রভাব ফেলতে পারে। আপনি point markers বন্ধ করে বা রেন্ডার করা পয়েন্ট সংখ্যা সীমিত করতে পারেন।

plotOptions: {
  scatter: {
    marker: {
      enabled: false // পয়েন্ট মার্কার বন্ধ করা
    }
  }
}

6. Tooltip Optimization

টুলটিপ একাধিক ডেটা পয়েন্টের উপর লোড হয়, বিশেষ করে বড় ডেটাসেটে। যদি আপনি টুলটিপের আচরণ কাস্টমাইজ করতে চান, যেমন শুধুমাত্র নির্দিষ্ট অংশে দেখানো, তাহলে এটি পারফরম্যান্স উন্নত করতে সহায়ক হতে পারে।

tooltip: {
  shared: false, // একাধিক পয়েন্টের উপর টুলটিপ না দেখানো
  pointFormat: '{point.y}' // শুধুমাত্র পয়েন্ট মান দেখানো
}

7. Responsiveness এবং redraw অপটিমাইজেশন

Highcharts এ আপনি যখন একটি চার্টে রিসাইজ করবেন, তখন সেটি redraw কার্যকলাপের মাধ্যমে চার্ট রেন্ডার করবে। যদি একাধিক চার্ট থাকে এবং বারবার redraw করতে হয়, তাহলে throttling বা debouncing ব্যবহার করা যেতে পারে।

chart: {
  events: {
    redraw: function () {
      console.log('Chart is redrawing');
    }
  }
}

এছাড়া, আপনি setTimeout বা requestAnimationFrame এর মতো থ্রটলিং পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারেন।

8. CSS রেন্ডারিং অপ্টিমাইজেশন

Highcharts যখন ডেটা রেন্ডার করে তখন কিছু CSS প্রোপার্টি যেমন box-shadow, border, ইত্যাদি অতিরিক্ত লোড সৃষ্টি করতে পারে। এটি পারফরম্যান্সে নেতিবাচক প্রভাব ফেলতে পারে। তাই এই ধরনের CSS স্টাইল কম ব্যবহার করা উচিত।

সারাংশ

Highcharts এ পারফরম্যান্স টিউনিং একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়, বিশেষ করে বড় ডেটাসেটের ক্ষেত্রে। এখানে কিছু প্রধান টিপস দেয়া হলো:

• Zoom এবং Panning সক্ষম করার জন্য ডেটা কমানো।
• WebGL এবং Canvas রেন্ডারিং ব্যবহারের মাধ্যমে চার্টের রেন্ডারিং উন্নত করা।
• Data clustering বা point markers কমিয়ে পারফরম্যান্স বৃদ্ধি করা।
• Tooltip customization এবং responsiveness অপ্টিমাইজেশন করে দ্রুত রেসপন্স পাওয়া যায়।

এই টিপসগুলো ব্যবহার করে Highcharts এ বড় ডেটাসেট পরিচালনা করা এবং চার্টের পারফরম্যান্স উন্নত করা সম্ভব।